package bin_tree.heap.leetcode;

import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * @author shkstart
 * @create 2022-10-30-16:33
 */
public class Num347 {
//
//    统计出现的元素和出现的次数做映射
//    比较的是两个不同的key对应的value（出现的频次）谁大谁小

    private class Freq{
//        不同的元素
        int key;
//        出现的次数
        int freq;

        public Freq(int key, int freq) {
            this.key = key;
            this.freq = freq;
        }
    }
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {

//        1.先扫描原数组，将每个数组及其出现的次数存储到Map中
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i : nums) {
            if(map.containsKey(i)){
                int value = map.get(i);
                map.put(i,value+1);
            }else{
                map.put(i,1);
            }
//            此处可用一行代码代替
//            map.put(i,map.getOrDefault(i,0)+1)
        }
//        2.扫描Mao集合，将前K个出现频次最高的入优先队（最小堆
//        向优先级队列中传入比较器，比较的是两个Freq对象的value值谁大谁小o1-o2
        PriorityQueue<Freq> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Freq>() {
            @Override
            public int compare(Freq o1, Freq o2) {
                return o1.freq - o2.freq;
            }
        });
//        Map的遍历
//        每个entry存储了出现的元素（key),以及出现的次数(value)
        for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()){
            if (queue.size() < k) {
                queue.offer(new Freq(entry.getKey(),entry.getValue()));
            }else{
//                当前entry.val>堆顶元素才出队
                Freq peekFreq = queue.peek();
                if(entry.getValue()>peekFreq.freq){
//                    出队，更行为频次更大的元素入队
                    queue.poll();
                    queue.offer(new Freq(entry.getKey(),entry.getValue()));
                }
            }
        }
        int[] ret = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
//            queue中存放的是freq对象
            ret[i]= queue.poll().key;
        }
        return ret;

    }

}
